P-Tuning 的效率(Efficiency of P-Tuning) 前缀调优(Prefix Tuning) 前缀调优的效率(Efficiency of Prefix Tuning) Prompt Tuning(提示调整) Prompt Tuning的效率(Efficiency of Prompt Tuning) LoRA vs Prompt Tuning LoRA 和 PEFT 与完整 Finetuning 的比较 (LoRA and PEFT in comparison to full Finetuning) 为...
这里需要指定前缀num_virtual_tokens的长度,因为prefix tuning跟p-tuning的思想类似,只不过初始化prompt添加的位置不一样。prefix tuning初始化长度添加的位置是在Transformer上面。 def use_prefix_tuning(model): from peft import PrefixTuningConfig, get_peft_model, TaskType config = PrefixTuningConfig(task_type=...
Prefix Tuning和P-Tuning有什么区别? Prompt Tuning适用于哪些类型的模型? Part1前言 随着大语言模型的流行,如何让大模型在消费级GPU上进行微调训练成为了热点。掌握参数有效微调成为每个自然语言处理工程师必不可少的技能,正好hugging face开源了一个PEFT库,让我们也能够自己动手去了解参数有效微调。接下来以中文情感分...
P-Tuning的优点在于能够有效地优化模型参数,从而提高模型的准确率和鲁棒性。然而,P-Tuning也存在一定的缺点,例如它需要较大的计算资源和较长的时间来进行参数优化。应用场景:适用于对模型性能要求较高的任务,如机器翻译和对话系统等。四、Prompt TuningPrompt Tuning是一种基于Transformer模型的提示学习技术。它通过在模...
LoRA、Prompt Tuning、PTuning、Adapter、Prefix等大模型微调方法的辨析如下：1. LoRA： 核心思想：通过在权重矩阵中引入低秩矩阵来调整模型。 优点：减少了计算负担，同时保持了模型的原有性能。这种方法使得模型在适应新任务时更加高效。2. Adapter Tuning： 核心思想：在模型的每层或选定层之间插入小型...
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本文介绍了五种常见的大模型微调方法:LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning,并提及了百度智能云一念智能创作平台,该平台提供了强大的AI创作工具,助力用户更高效地进行内容创作。文章详细阐述了每种方法的特点和优势,以及它们在不同应用场景中的适用性。
Prompt-based Fine-tuning结合了 Prompt-tuning 和传统的 fine-tuning。它在调整输入提示的同时,还会对模型的部分参数进行微调。这种方法能够在不大幅增加计算开销的情况下,提升模型在特定任务上的性能。 优点: 结合了两种方法的优势,既能优化输入,也能调整模型权重。
P-Tuning是对Prompt Tuning的一种优化和改进。它克服了Prompt Tuning在某些场景下效果不佳的问题,通过对提示信息的精细化和个性化调整,以及对模型内部机制的深入优化,实现了更深入的微调效果。P-Tuning在保持Prompt Tuning灵活性的同时,进一步提升了模型的性能和准确率。 四、Adapter:轻量级适配模块 Adapter模块是一种轻...
• Prefix-Tuning• Prompt-Tuning• P-Tuning• P-Tuning-v2 CV中基于Prompt的fine-tuning 分类 Visual Prompt Tuning[8]Visual Prompt Tuning • VPT-Shallow • VPT-Deep VPT Results 持续学习 Learning to Prompt for Continue Learning[9]引入一个 prompt pool，对每个 input，从 pool 中取出与其...